以CentOS來說，我已經將Apache的SSL設定檔設定完成，也將SSL Certificate安裝完畢，但為何使用Firefox或Chrome去瀏覽網站的時候，卻仍然顯示此網站不安全？像是以下警告訊息：
『Your connection is not secure.』、『你的連線不安全』、『Error code: SEC_ERROR_UNKNOWN_ISSUER』
其原因就是，現今的瀏覽器不在支援舊版的SSL安全協定，像是TLSv1.0、SSLv3已被視為不夠安全的協定！
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『Error: cannot find Toolkit in /usr/local/cuda-8.0』
這是在Ubuntu 18.04安裝CUDA Toolkit 8.0的時候跳出來的錯誤訊息。
仔細看一下log便可發現詳細的錯誤訊息為『Can’t locate InstallUtils.pm in @INC』
安裝其他版本的時候也有遇過這樣的錯誤訊息，但解決方法是一樣的。
原因就是有個檔案沒有複製到正確的位置上罷了…但我也不知為何會這樣…
本文將介紹NumPy的矩陣/陣列的進階索引(argmax)方法，算是蠻特別的，目前我也還不清楚這個功能要用在哪裡？因為平常我們也會經常閱讀別人的程式，所以瞭解這些技巧也是必備技能之一！就當自我訓練吧～
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用Certbot自動更新SSL憑證固然是一件很方便的事情，但如果有個domain想要移去別台機器的時候，該怎麼做？？
一樣是使用Certbot的功能delete或revoke來施作即可！
NumPy提供了簡易指定Simple Assignments、檢視View、深度拷貝Deep Copy等方法，本文就會針對這幾種方法的差異做介紹！
這是因為陣列這類包含大量指標的變數，對於程式語言來說，通常會兩種複製的方法，一種是類似於捷徑的做法，另一種則是以建立完整的內容來達成相同的效果。但兩者在使用上會有不同的效果！在撰寫時也必須要視情況而定！
NumPy也提供了許多改變矩陣形狀、堆疊(Stacking)和切割(Splitting)的方法，這些功能也頗為實用！
本文將介紹以下方法：reshape, ravel, vstack, hstack, vsplit, hsplit
本篇將介紹如何使用NumPy對於陣列依據索引值(Indexing)存取資料、切片(Slicing)以及使用迴圈對1維矩陣、多維矩陣迭代取值等方法。最特別的是，本篇會介紹From Function的使用方法以及其用途！
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本文將會介紹NumPy矩陣之間的加減乘除(包含矩陣乘法)、取代、屬性以及常用方法(dot, sum, min, max, mean, cumsum, sqrt, add, exp,..)！
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本篇算是比較短篇幅的單元，在這將會說明該如何印出NumPy的陣列以及如何使用np.set_printoptions方法來設定列印格式！同時也會利用這個機會稍微使用一下reshape函數！
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NumPy中的陣列和Python內建的陣列有什麼不同呢？
本文將介紹NumPy的陣列和Python的陣列不同之處、以及建立陣列或矩陣的方法以及基本操作。
NumPy的array是NumPy中名為ndarray的Class所定義的，而這個array當然支援多維度陣列，也可以說它是一個支援矩陣(Martix)的類別！然而，Python的array則是標準函式庫內建的類別，叫做array.array。而Python的array能支援單維度(1維)的陣列，而且提供的功能選項也比NumPy來得少！
人工智慧相關的新興職業將會在未來五到十年內爆炸式增加，尤其一個更是未來不可或缺的職業——“AI訓練師”。(正面迎擊人機合作的時代：AI時代3大關鍵人才)
小弟我是不太敢確定AI訓練師這個職業會不會在台灣火熱地成長，不過，很確定的是以全球來說，至少中國、歐美、新加坡絕對是如此！
如此明顯的大趨勢之下，還不來學學這些新東西嗎？
本篇文章之目的為詳列系統環境建置的步驟、相關文章以及相關troubleshooting！
【環境建置】：Ubuntu 17.10 + CUDA Toolkit 9.0 + cuDNN + Anaconda 3 + Python 3.5 + Tensorflow
【相關文章】：Python基礎教學
因為身邊剛好有個機會要建立一個環境，這個環境會是一台伺服器，上面運行Ubuntu，所有其他人可以用瀏覽器連上這台伺服器的jupyter並且使用Python和Tensorflow來完成顯卡運算需求。
本文的內容是基於已完成下列條件的教學：
(1).Nvidia 顯卡驅動
(2).Nvidia CUDA Toolkit
(3).Nvidia cuDNN
